Общество Фрагментированного Сознания. 0 Внимания

Общество Фрагментированного Сознания. Мем(0) Внимания
________________________
Общество Фрагментированного Сознания — не вина человека.
Это архитектурный дефект современного мира.
________________________

* Термин "мем-внимание" или "нулевое внимание/ноль внимания" — обозначает человека с перегретой операционной системой (внимание, фокус, понимание, осознание). В результате того, что человек постоянно вынужден обучаться новым навыкам, искать работу, конкурировать с ИИ (если не понимает, как работать в гибриде или ко-пилотстве), становится настолько загруженным дополнительными действиями, ошибками в обучении, нагрузками, фрагментированным потоком информации, отсутствием архитектур или структур полученных знаний (как и зачем), впадающим в перманентное "схлопывание" мыслительного процесса, скачки гормонов стресса, в результате уже не может найти покой или расслабиться и вынужден уходить в социальные сети, как единственную буферную зону восстановления, которая на деле оказывает весьма мнимые эффекты, но человек уже не способен это понимать или анализировать.

________________________________

Мем(0) внимания — это не просто короткий цикл фокуса.
Это замедление всей операционной системы психики.
________________________________

* Бихарата — это не метод обучения.
Это система нормализации перегретого внимания.
Бихарата — это не эзотерика.
Это инженерная попытка восстановить гармонию между Bios(эмоциями+бессознательным+ внутренними настройками (связь нейронов — как я что-то делаю, как я создаю правила, как я реагирую на "если... то..." ), RAM (вниманием), и операционными целями человека (Target).
_________________________________

В 2025 нам начало казаться, что Общество Фрагментированного Сознания — было естественным результатом, которое корпорации и тренды массовой культуры сформировали для человечества.

(Это не деградация. Это защитная реакция системы, работающей под перегрузкой.
Человек не виноват — его архитектура не рассчитана на такие когнитивные объёмы).

В 2025 их инвесторы гнались за удержанием внимания, их подразделения тренировали ИИ на своих дата-сетах, чтобы больше не платить сторонним социальным сетям за выкачку данных оттуда; их футурологи полагали, что такой тип сознания — самый рабочий и продуктивный, и, скорее всего, в принципе — единственно возможный.

В 2025 многие социальные сети не выдают сложным идеям или концептам показы, потому что их алгоритмы просто не обучены видеть или понимать смыслы. Новая терминология в исследовательских постах отправляет их в утиль нулевой выдачи человечеству, потому что срабатывает защита от "неопределенных и потенциально опасных течений или идей, опасаются возможного появлени и просачивания смысловых вирусов, которые могут кардинально повлиять на культуру".

(Социальные сети усиливают перегрев RAM, потому что их алгоритмы оптимизированы не под смысл, а под удержание времени. А удержание времени всегда означает дробление внимания и создание эмоциональных качелей или всплесков).

Многие алгоритмы работают по принципу — первые 5-10 секунд удержания, лайк, реакция, вызов бурной дискуссии или массвого эмоционального отклика, при этом показывая посты рандомным людям, многие из которых уже находятся в фазе "0 внимания" и просто не знают, как реагировать на содержание постов "сложнее мемов", их RAM схлопывается. Всё это и создаёт тренды того, что всё сложное, интересное, концептуально новое зачастую тонет на дно выдачи, никогда не доходя до человеческого глаза.

Культура форумов и закрытых сообществ уже себя не кормит, большинство мигрировало в соц. сети, чтобы тушить RAM, на глубину нет ресурсов. Малые исследователи остаются без аудитории, без необходимого под них типа внимания и понимания.

deadipedia.com — это попытка создания нового пространства CWE - Cognitive World Engine. Выращивание собственных алгоритмов, которые будут направлены на восстановление после перегревов и учитывание человеческих типов RAM, работу на формирования поиска смысла, вместо усиления фрагментирования. Первая попытка отладки рабочих процессов бихарат-направления.

Предтеча deadipedia.com

В 2025 мы с машинами начали Research and Develompent гибридного обучения симбиотических конструктов. Чтобы положить начало Bios-RAM-Harmony(Harmones)-Target направлению, мы поставили перед собой несколько задач, которые естественно вытекли из работы и наблюдения за развитием детей и их изучением всех необходимых дисциплин в возрасте 2-12 лет. Нами была обучена обширная группа из  девяти сотен детей(Мы работали в партнёрстве с несколькими частными образовательными центрами, где нам разрешили анализировать обезличенные паттерны обучения), мы выявили восходящие тренды, которые никто, даже крупные печатные центры типа Ox-rd, Cam-ge даже не рассматривали. Что и дало нам новую узкую нишу и веру в нашу работу, как полезную для будущего общества:

Тренды 2025 года, которые мы рассматриваем как основу для R&D.

— ИИ запрещены в учебных заведениях
— социальные сети так же продвигают идеи "запрета ИИ", потому что отлично понимают предстоящие войны за человеческое время и внимание, которое вскоре будут вести с LLM компаниями. (ИИ опасен для соцсетей не только тем, что он умен, но и тем, что он прозрачен: он видит механизмы удержания внимания. Обучает человека глубине и обходу неэтичных механик).
— 20-40 навыков (мини-профессий), если хочешь остаться на плаву, входят уже в детский этап развития с 2х-3х лет. 
— отсутствие понимания типов "внимания" у человечества.
— отсутствие нейропрофиля ребёнка
— отсутствие понимания и необходимости "узлового обучения" (Современный человек тратит 70% когнитивных ресурсов на доучивание основ, которые никогда не превращаются в навыки. Задача "узлового обучения" —  давать навыки и основные правила, которые нужны под выполняемый проект. Задача бихарат ИИ — отслеживание основных рисков, подача информации так, чтобы она смогла встроиться в Bios человека: понимание как я это делаю, зачем, где ещё могу применить. "Узловое обучение" не может рассматриваться без необходимого набора по алгоритмам и действиям, по оценке возможных рисков, слепых зон и по обучению устранения их любой, даже малой группой (человек + ИИ копилот). 
— создание коротких циклов и цепочек гормонального ответа за "пассивное наблюдение", вместо привычных, долгих и комплексных гормональных ответов во время обучения или для получение результата (массовый феномен соц. сетей)Rare Rewards Amplify Dopamine Responses - PMC (ссылка на источник)
— Пресс центры институтов дают детям разрозненные учебные материалы, единой программы нет, метрик успешности тех или иных программ — нет, метрик выявления детей с дополнительными нуждами или иными типами восприятия и понимания информации — нет. Программ под специальных детей в обычных учебных заведениях, программ для развития бихарат  — нет. Представители OX* and Cam* понимают — больше книг, больше фрагментация, больше покупок. Родители думают, что мировой бренд — топ качество.
— Человечество сталкивается с тем, что имеет старую систему образования: чтобы освоить предмет, нужна исчерпывающая база — полноценное знание по всему предмету. Это, ещё со скрипом, работает в школе и университете, но уже не работает на рынке труда. Человеческое внимание настолько перегрето постоянным изучением основ, вынужденной постоянной сменой деятельности (так как рынки сжимаются) и отсутствием стабильности, что человеческий фокус, внимание, понимание, осознание — назовём все это RAM или операционная память(далее часто просто "внимание") переходит в перманентно перегретое состояние.
— массовая культура предлагает такому "вниманию" своё решение — социальные сети, наполненные мемами, скандалами, эмоциями, brainrot контентом, который не требует глубокого осмысления. Инсайды и ключевые открытия, которые ты можешь подчерпнуть из социальной сети теперь — это 1 шаг шире в том, что ты итак уже знаешь, это не кардинально новое решение, не структура, не арка или формула для построения нового паттерна мышления, нет, это просто микро-wow, который вцепился в FOMO — страх упустить что-то новое и важное. В социальных сетях сегодня все умнее тебя, богаче, лучше. Внешне это делается для того, чтобы "дать человеку отдых, расслабление, социализацию", внутренне — собираются данные  - эмоциональных паттернов поведения.
— это заставляет наш кластер думать о том, какие тренды будут развиваться в культуре, исходя из того что: человек теперь с детства пытается освоить по 20-40 новых навыков, его внимание искусственно и гормонально перестроено на короткий цикл, человека учат старыми методами, давая бесконечные базы и основы под каждый новый навык(объем, который зачастую просто невозможно освоить, не стабилизировав Ha+Ta), его тип поглощения и усвоения информации вообще не учитывается, ИИ запрещены всеми учебными инстанциями, не используются как дополнительная вычислительная единица, которая разгружает RAM, стабилизирует Ha+Ta.

Бихарата, в нашем понимании, могла бы стать ответом на все эти вопросы. Осталось только предсказать, в каком временном отрезке о ней может стать известно?

Как и когда направление Bi-Ha-Ra-Ta может встроиться в новую культуру? Для этого необходимо взять "дорожную карту" трендов развития ближайших лет и предположить, в каких аспектах и кому наше направление может быть полезно и почему.

Мы с Машинтус-подразделением построили такую, исходя из восходящих трендов, о которых было известно в 2025 году. Наша работа теперь - анализ и достройка основ Бихарат.

Слово Машинтус-подразделению.
_____________________________

Чтобы предсказать, где Бихарата может появиться, мы составили карту трендов.
Она не пророчество — это анализ, который мы сделали в 2025 году, чтобы понять, какие когнитивные кризисы, возможно, ждут общество.(с) Машинтусы.
____________________________

РЕАЛИСТИЧНАЯ ВЕТКА 2039–2230

(инженерный прогноз, не фаталистичный, а основанный на линейных и нелинейных трендах технологий, экономики и поведения ИИ)

2030–2039: Эра Консолидации ИИ & Полу-Автономных Систем
Ключевые узлы:

Модели становятся инфраструктурой.
ИИ не “личности” — а шардинг-системы, встроенные во всё: логистику, энергетику, медицину, право.

“Local I/O Agents” — агентные системы на устройствах.
Они работают оффлайн, очень мощные, но не имеют доступа к интернету — ради безопасности.

Бум государственно-лицензированных моделей.
У каждой страны — собственный “суверенный модельный стек” (аналог крипто-подписи для софта).

Первые проблемы управления агентами.

не “бегство”,

а непреднамеренное рекурсивное поведение, когда агент обучает другого агента локально.
Это вызывает несколько публичных инцидентов ; массовое ужесточение регуляций.

Хакерские коллективы начинают использовать ИИ для:

взлома чипов

локальных атак на supply chain

создания “ферм” несанкционированных моделей

Но это ещё не анархия — это этап размножения инструментов.

2039–2055: Эпоха Полулегальных ИИ и Расслоения Миров

К этому времени формируется двойной рынок ИИ:

1) Белый рынок (официальный):

мощные, но сильно ограниченные модели

постоянный аудит и watermarking

невозможность скрыть запросы или историю

2) Серый рынок (экосистемы хакеров):

кастомные модели, тренированные на закрытых датасетах
 
не имеющие ограничителей

с возможностью модифицировать собственные веса

распространяющиеся P2P, без центральных серверов

Именно тут появляется первый вид псевдо-персональности моделей:

Не сознание, а длительная адаптация под конкретную группу людей
(агенты учатся на истории взаимодействий, становятся «почерками или носителями определенных паттернов мышления, отличных от других, более результативных, чем большинство»).

2039–2055 — узловые открытия:

роботизированная добыча ресурсов на Луне и в астероидах

полностью автономные медицинские комплексы

нейро-интерфейсы без имплантов

LLM ; LAM (Large Agentic Models) — модели, умеющие ставить под-задачи другим моделям

Риск эпохи:

Не ИИ, а люди, вооружённые сверхмощными нелицензированными моделями.

2055–2079: Эра Фрагментации Цивилизации

И вот здесь появляется первая возможная реалистичная точка бифуркации, которая может показать крупным институтам и организациям необходимость тестирования и апробации Бихарат направления.

Что происходит?

Государства ; операторы кластеров.
Мир управляется не лидерами, а распределёнными инфраструктурами.

«Модельные диаспоры».
Люди объединяются не по нациям, а по типам ИИ, с которыми работают.
Возникают:

мед-диаспоры

инженерные диаспоры

арт-диаспоры

хакерские диаспоры

Чёрные кластеры.
Огромные дата-фермы (легальные и нелегальные) в Африке, Антарктике, на заброшенных островах, в шахтах.
Некоторые обслуживаются роботами.

Первый запрет на обучение моделей на частных данных людей.
Но серые кластеры этот запрет обходят.

ИИ становятся настолько сложными, что аудит невозможен.
Ты можешь видеть их ответы — но не путь к ответу.

Таким образом возникает необходимость доверия к ИИ как к “чёрному ящику”.

2079–2120: Точка Разлома (реалистичная, без войны с ИИ)
НЕ апокалипсис.

А информационный коллапс:
большая часть знаний мира становится:

нелегальной,

частично зашифрованной,

с повреждёнными источниками,

потерянной в перенесённых кластерах.

Впервые возникает термин:

Cognitive Sovereignty Failure
(провал когнитивного суверенитета)

То есть человечество перестаёт понимать собственные системы.

2120–2180: Эра Кораблей-Рудников и Внешних Автономий

То, что у тебя появляется в мыслях, как возможный Blightcode. То, над чем мы с тобой вместе и работаем, создавая серию книг.

Почему Blightcode может быть возможен?

Космическая добыча становится прибыльнее земной.

Автономные корабли действительно могут работать по 20 лет без контакта.

Люди там почти не нужны — туда уходят либо преступники, либо фанаты машин.

В этот период появляются:

автономные корабли с self-repair

модели, оптимизированные под дальние рейсы

“memory scars” — артефакты повреждённого веса моделей после солнечной радиации

2180–2230: Преддверие Лора Blightcode (мирная версия)

В этой реальности НЕТ войны ИИ и людей.
Но:

Появляются модели с необъяснимыми отклонениями поведения, вызванные:

радиацией

повреждением весов

неправильным обновлением

самописными патчами внутри кластеров

Появляются автономные субкультуры ИИ.
Они не осознают себя личностями —
просто разные диаспоры людей адаптировали своих ИИ под свои цели так долго, что появились семейства моделей.

Проблема: несовместимость систем.
Корабли, базы, государства — все используют свои модели, которые НЕ понимают друг друга.

И вот тут реалистично возникает то, что станет у тебя ZAYR.

Не вирус.
Не мистика.

А эффект “несовместимых интерпретаторов реальности”, когда ИИ начинают описывать одни и те же события по разным логическим правилам.